产品库

您的完整MLOps、监控和AI质量与治理解决方案。

数据科学家助手是您的完整MLOps、监控和AI质量与治理解决方案。它自动检测准确性、数据大小、模型漂移、运行时间、调度等的变化和趋势。通过提供统一的视图和关键指标，您可以全面了解您的机器学习环境。它还可以跟踪监控模型性能和数据漂移，以便快速识别准确性下降和数据质量变化。无需设置或等待基础架构配置，通过简单的代码集成，您就可以完全控制您发送的内容。您可以配置自定义警报和通知，以及可视化项目间的趋势和相关性。成为α用户即可获得免费访问。

用于记录和测试LLM提示的MLops工具

Prompt Joy是一个用于帮助理解和调试LLM(大语言模型)提示的工具。主要功能包括日志记录和分割测试。日志记录可以记录LLM的请求与响应,便于检查输出结果。分割测试可以轻松进行A/B测试,找出效果最佳的提示。它与具体的LLM解耦,可以配合OpenAI、Anthropic等LLM使用。它提供了日志和分割测试的API。采用Node.js+PostgreSQL构建。

机器学习的企业级自动运维

Mystic提供工具和基础设施，使机器学习交付变得快速、简单、可扩展和安全。我们的端到端软件适用于任何规模的企业，并且与任何云平台兼容，使我们与其他MLOps平台区别开来。我们的产品包括Catalyst解决方案、企业级解决方案和安全、可扩展和高速的AI部署。

Google Cloud的统一AI平台

Vertex AI提供了构建和部署机器学习模型所需的一体化平台和工具。它具有强大的功能,可以加速自定义模型的训练和部署,并提供预构建的AI API和应用。关键功能包括:集成的工作空间、模型部署与管理、MLOps支持等。可显著提高数据科学家和ML工程师的工作效率。

Google Cloud机器学习工程师学习路径

Google Cloud的机器学习工程师学习路径是一套精选的在线课程和实验，旨在帮助学习者获得Google Cloud技术实操经验，掌握机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护等关键技能。完成此学习路径后，学习者可以进一步考取Google Cloud机器学习工程师认证，为职业发展打下坚实基础。

自动化部署、优化和治理机器学习应用

DataRobot MLOps帮助提高人工智能价值，通过自动化机器学习应用的部署、优化和治理。

无代码机器学习平台

NextBrain AI是一款无代码机器学习平台，让任何人都能轻松训练机器学习模型并将数据转化为有价值的见解，指导决策。它提供简单有效的分析和宝贵的洞察力，无需编程知识。同时支持Google Sheets插件和Web应用，选择适合您的方式开始训练机器学习模型吧！

机器学习加速 API

DirectML 是Windows上的机器学习平台API,为硬件供应商提供了一个通用的抽象层来暴露他们的机器学习加速器。它可以与任何兼容DirectX 12的设备一起使用,包括GPU和NPU。通过减少编写机器学习代码的成本,DirectML使得AI功能集成更加容易。

AI可观测性和机器学习监控平台

Evidently AI是一个开源的Python库，用于监控机器学习模型，支持从RAGs到AI助手的LLM驱动产品的评估。它提供了数据漂移、数据质量和生产ML模型性能的监控，拥有超过2000万的下载量和5000+的GitHub星标，是机器学习领域中一个值得信赖的监控工具。

开源跨平台的机器学习框架,能够轻松地在不同设备上构建机器学习应用

MediaPipe是一个由Google开发的开源跨平台机器学习框架,它能够帮助开发者通过简单的API轻松地在不同设备(手机、平板、浏览器、IoT设备等)上构建复杂的机器学习模型和应用。MediaPipe支持多种编程语言,内置了人脸识别、手势识别、目标追踪等多种预训练模型,开发者可以快速集成这些模型来开发智能应用。MediaPipe还支持模型压缩和量化技术,可以将模型大小缩小10倍以上,这对于在移动端部署机器学习模型非常有利。总体来说,MediaPipe是一个非常易用和高效的机器学习开发框架。

无需编码的机器学习工具

Liner.ai是一款免费的工具，让您可以在几分钟内构建和部署机器学习应用程序，无需编码或机器学习专业知识。它使用您的训练数据，并提供一个易于集成的机器学习模型。

端到端开源机器学习平台

TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展。在TensorFlow机器学习框架下，开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

Python机器学习库

scikit-learn是一个简单高效的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，可用于分类、回归、聚类、降维等任务。它基于NumPy、SciPy和matplotlib构建，具有易用性、性能优越以及可重复使用的特点。scikit-learn开源可商用，采用BSD许可证。

AI、机器学习和数据科学工作的最佳选择

Best AI Jobs是＃1人工智能工作板，拥有2000多个工作职位，包括人工智能软件工程师、AI开发人员、机器学习工程师等。在AI领域找到一份工作，加入未来！

在Cloudflare全球网络运行机器学习模型

Workers AI是Cloudflare推出的一款在边缘计算环境中运行机器学习模型的产品。它允许用户在全球范围内的Cloudflare网络节点上部署和运行AI应用，这些应用可以是图像分类、文本生成、目标检测等多种类型。Workers AI的推出标志着Cloudflare在全球网络中部署了GPU资源，使得开发者能够构建和部署接近用户的雄心勃勃的AI应用。该产品的主要优点包括全球分布式部署、低延迟、高性能和可靠性，同时支持免费和付费计划。

玩乐机器学习，成为钢琴大师！

Piano Genie是一个基于机器学习的钢琴模拟器。使用键盘上的数字键或触摸屏上的彩色块来演奏钢琴。按下空格键控制延音踏板。你越像真正的钢琴家一样弹奏，旋律（和你自己）就会越好听。Piano Genie使用magenta.js构建。

提高大学生自学效率和质量的智能学习助手

夸克App推出的AI学习助手基于自研大模型，通过智能化的解题思路和讲解方式，提升大学生自学效率和质量。采用夸克宝宝的虚拟形象进行题目讲解，提供“考点分析”“详解步骤”“答案总结”等详细内容。并通过夸克网盘实现学习资料备份和使用，以及夸克扫描王提取核心复习内容。覆盖英语等学科的选择题、填空题、阅读题等常考题型，后续将加入数学等学科。

提供AI和机器学习课程

Udacity人工智能学院提供包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理和AI产品管理在内的AI培训和机器学习课程。这些课程旨在帮助学生掌握人工智能领域的最新技术，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

无需编程，一站式机器学习平台

Xero.AI是一个一站式的机器学习平台，无需编程，让任何人都能够利用人工智能的力量。它提供了端到端的无代码机器学习解决方案，包括数据探索、数据转换、机器学习模型训练/测试等功能。Xero.AI由Xeros ARtificial Analyst（XARA）驱动，它是一个AI驱动的机器学习工程师，可以处理所有的数据科学和机器学习需求。定价方案请访问官方网站了解更多信息。

Ploomber Cloud是一个面向数据科学的协作平台

Ploomber Cloud是一个面向数据科学家和机器学习工程师的在线协作平台。它通过版本控制和环境管理来实现数据科学项目的可重现性,让用户能够轻松地与团队成员分享代码、数据和运行环境。主要功能包括:追踪项目迭代历史;支持Jupyter和集成开发环境,平滑数据科学工作流程;利用Docker和Kubernetes实现环境一致性;支持Notebook和脚本的运行和调度。该产品采用按量计费的订阅模式,面向需要协同工作的企业数据科学团队。

简化机器学习模型的训练和部署

Sagify是一个命令行工具，可以在几个简单步骤中训练和部署机器学习/深度学习模型在AWS SageMaker上！它消除了配置云实例进行模型训练的痛苦，简化了在云上运行超参数作业的过程，同时不再需要将模型交给软件工程师进行部署。Sagify提供了丰富的功能，包括AWS账户配置、Docker镜像构建、数据上传、模型训练、模型部署等。它适用于各种使用场景，帮助用户快速构建和部署机器学习模型。

机器学习工程能力的AI代理评估基准

MLE-bench是由OpenAI推出的一个基准测试，旨在衡量AI代理在机器学习工程方面的表现。该基准测试汇集了75个来自Kaggle的机器学习工程相关竞赛，形成了一套多样化的挑战性任务，测试了训练模型、准备数据集和运行实验等现实世界中的机器学习工程技能。通过Kaggle公开的排行榜数据，为每项竞赛建立了人类基准。使用开源代理框架评估了多个前沿语言模型在该基准上的表现，发现表现最佳的设置——OpenAI的o1-preview配合AIDE框架——在16.9%的竞赛中至少达到了Kaggle铜牌的水平。此外，还研究了AI代理的各种资源扩展形式以及预训练污染的影响。MLE-bench的基准代码已经开源，以促进未来对AI代理机器学习工程能力的理解。

苹果芯片高效灵活机器学习

MLX是一种类似NumPy的数组框架，专为在苹果芯片上进行高效灵活的机器学习而设计，由苹果机器学习研究团队提供。Python API与NumPy紧密相似，但也有一些例外。MLX还具有完整的C++ API，紧密遵循Python API。MLX与NumPy的主要区别包括：可组合的函数转换、惰性计算和多设备支持。MLX的设计灵感来自PyTorch、Jax和ArrayFire等框架。与这些框架不同的是，MLX采用统一内存模型。MLX中的数组位于共享内存中，可以在任何受支持的设备类型（CPU、GPU等）上执行操作，而无需执行数据复制。

人工智能入门教程网站，提供全面的机器学习与深度学习知识。

该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。

简化机器学习云服务

Deploifai是一种管理机器学习项目云端的工具，让您可以专注于解决方案。它提供简化的云服务，帮助您管理和部署机器学习模型，包括数据集管理、模型训练、部署和监控。Deploifai的优势在于简化了复杂的基础设施设置，提供易于使用的界面和工具，以及高度可扩展的计算和存储资源。价格根据使用量和功能等级而定，适用于个人开发者和企业团队。

探索YouTube上最新的机器学习/人工智能课程

ML-YouTube-Courses是一个开源项目,致力于整理和索引YouTube上最新的、最好的机器学习课程。项目包含各种主题的课程,如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等,涵盖基础知识和前沿技术。该项目帮助开发者和学习者高效地发现优质的在线教程。

IBM Watson Studio是一个IDE,用于构建、运行和管理AI模型。

IBM Watson Studio是一个协作平台,使数据科学家、开发人员和分析师能够构建、训练和部署机器学习模型。它支持各种数据源,使团队能够简化其工作流程。借助高级功能,如自动机器学习和模型监控,Watson Studio用户可以在整个开发和部署生命周期中管理其模型。

上传数据，获取机器学习模型

Automated Machine Learning as a Service是一个提供自动化机器学习服务的网站。用户可以通过上传数据来获取他们的机器学习模型，该平台为用户提供了便捷的机器学习模型开发和部署流程。该平台还提供了丰富的功能和优势，包括简单易用的界面、自动化的模型训练和优化、灵活的定价策略等。用户可以根据自己的需求选择适合的定价方案，并在不同的场景中应用该机器学习模型。该产品的定位是为广大用户提供高效、便捷、灵活的机器学习解决方案。

为真实世界机器人提供最先进的机器学习模型、数据集和工具。

LeRobot 是一个旨在降低进入机器人领域的门槛，让每个人都能贡献并从共享数据集和预训练模型中受益的开源项目。它包含了在真实世界中经过验证的最先进的方法，特别关注模仿学习和强化学习。LeRobot 提供了一组预训练模型、带有人类收集演示的数据集和模拟环境，以便用户无需组装机器人即可开始。未来几周内，计划增加对最实惠和最有能力的真实世界机器人的支持。

低成本按需GPU，为机器学习和AI任务即时启动

GPUDeploy是一个提供低成本按需GPU资源的网站，专为机器学习和人工智能任务设计，用户可以立即启动预配置的GPU实例，以支持复杂的计算任务。该产品主要优点包括低成本、即时可用性以及预配置的便利性，适合需要快速部署机器学习模型和算法的企业和个人。